商业银行应用大数据思维的可行性研究*

高 玲

(招商银行贵阳分行，贵州 贵阳 550001)

商业银行应用大数据思维的可行性研究*

高 玲

(招商银行贵阳分行，贵州 贵阳 550001)

随着大数据与物联网、互联网、社交网络的高速发展，金融业相关也得以快速发展。商业银行作为经济中最重要的金融机构，在经济调节、信用创造、支付中介、金融服务等方面居于中枢地位，面对大数据时代的高速变化，合理应用互联网时代背景下的大数据思维，进一步挖掘商业银行经营管理能力，提升经济效益，动用相应的对策应对大数据时代给商业银行带来的冲击和挑战。

大数据；商业银行；应用

引言

银行,证券,保险,信托支撑着现代金融业的发展，商业银行在金融业的发展中占有举足轻重的地位。近年来，云计算、物联网、智慧城市、移动互联等新的技术与应用不断涌现，大数据在互联网、金融、零售、电商、政务服务等领域的运用越来越广泛，在大数据应用于商业银行运行必要性日益凸显的时代背景下，银行业要更好理解大数据思维的本质与内涵，将其更多地运用到经营活动中，发挥大数据思维在改善服务质量、创新服务方式、实现精准服务、降低服务风险、提升运营效率等方面重要作用。

就商业银行如何在银行发展和经营中应用好大数据，学者进行了相关研究。张丽拉(2004 年)认为商业银行要将产品创新的重点放在依靠高新技术性的金融产品设计上，通过多元化金融业务的发展和创新来促进银行的发展。[1]李萍等(2010 年)通过对外资银行的研究，认为我国商业银行的营销产品、服务意识和质量还无法彰显出营销品牌核心的价值，产品的创新力度和服务意识还有待提升。[2]Informatica 首席营销官 Chris Boorman(2011 年)认为通过社交数据分析，挖掘有效客户将会开启新社交媒体的营销之门。[3]李宏博(2013 年)着重对商业银行进行了大数据时代的 SWOT 分析及战略探讨。[4]王俊华(2014)认为大数据给银行业带来的影响和挑战主要体现在：大数据为开展精准营销和客户管理提供了便利条件，获取、利用数据的能力日益成为银行竞争的关键，大数据滋生的互联网金融业态将加剧银行业竞争，银行业应充分认识大数据的颠覆性影响，未雨绸缪，早做布局，拓宽客户数据来源渠道，不断提高数据挖掘、分析能力。[5]严文枢(2014)认为，商业银行应加强大数据应用的实施方法和内容，加强大数据应用的研究和规划，完善银行数据中心，丰富银行数据资源，健全银行客户全景视图，加强数据资源使用规划，探索试点和逐步推广大数据应用。[6]本文侧重于梳理大数据概念与大数据思维，并对大数据思维在商业银行中的应用进行分析。

一、大数据概念与大数据思维

(一)大数据概念

对于“大数据”(Big data)的概念，研究机构Gartner给出了定义：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产；麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

在数据化时代，数据本身正在发生着深刻的变化。现有的存储容量单位NB(NonaByte)已经是2的100次方Byte(字节)，数据规模变得越来越巨大。除了传统的结构化数据，还有文字、表格、图片、音频、视频等非结构化的数据，非结构化数据的比例不断增加，数据的类型也变得越来越复杂。大数据的可用性与信息技术的结合使数据的处理变得更加便捷。例如，MasterCard Advisors的部门为了预测商业发展和客户的消费趋势，收集和分析了来自210个国家的15亿信用卡用户的大量数据信息，交易记录达到650亿条。[7]在当今的信息发展时代，处理数据的能力已经发生了翻天覆地的变化，使得整个社会的信息数据处理能力得到了显著的提升。

数据处理能力的大幅提升，在解决复杂问题时，将统计分析与该问题有关的所有结构化与非结构化的数据进行处理成为可能。大数据方法的应用使得在分析问题时，可以对所有数据进行分析，较之过去仅对全部数据部分抽样分析的方式，有了质的飞跃。大数据概念的内涵包含两个要点：一是通过分析与特定问题有关的所有数据来解决该问题；二是这些数据类型复杂且可能规模巨大。

大数据思维有三个特征：数据是有着极大潜在价值的、可被重复利用的重要资源；信息即是数据，类型复杂的、混乱的，甚至是错误的数据都可进入数据库；分析数据的最主要目的是寻找解决问题的办法，而不是弄清办法背后的原因。

分析和解决相关问题的所有数据，需要数据处理人员具备大数据处理的思维。在大多数情况下，问题在提出后并不是很清晰明确，需要在实践中逐步完善，在解决问题的过程中，将所有可用的数据转换成大数据的形式进行分析，这就是大数据思维。大数据思维可以拓宽数据收集渠道，将一切的可能会用得到的信息都整理转化成可用数据，同时将这种具有极大潜在价值的、可被重复利用的重要数据资源进行合理的利用和分析，从而更好的解决和改善特定问题。

大数据下需要分析的数据，类型复杂且数据规模巨大。据估计，只有5%的数字数据是结构化的且能适用于传统的数据库，如果不接受其他混乱数据，剩下95%的非结构化数据都无法被利用,比如网页和视频资源。[7]因此，大数据思维允许类型复杂的、混乱的，甚至是错误的数据进入数据库。在此基础上，大数据思维不再热衷于寻找数据之间的因果关系，而是将注意力更多放在寻找数据之间的相关关系上，通过相关关系来“预测”解决问题的办法“是什么”，而不是非得找出办法背后的“为什么”。[7]大数据复杂的数据类型及巨大的规模使得建立大数据分析思维具有极强的必要性。

二、商业银行的大数据优势

相对于其他行业而言，金融行业在大数据方面有着先天的优势。金融行业特别是银行业的数据系统具有最长的建设历史，最为悠久的数据系统应用历史。[8]因此，商业银行运用大数据进行金融分析和处理，相较其他行业具有一定优势。

(一)拥有海量数据

商业银行在日常运营中，会在多种业务中产生大量的数据。如：客户的工作、家庭、账户、联系信息等客观数据；网上银行、手机银行、财富管理、信用卡平台等系统内的客户交易数据；核心系统、信贷系统、客户关系维护系统、计价系统等客户的基础信息等。[8]其进行大数据分析，能为商业银行带来可观的利润，是商业银行核心竞争力的重要组成部分。

(二)拥有大规模的客户群

商业银行在客户管理上具有庞大的体量基础。截至2015年6月末，中国邮政储蓄银行服务个人客户4.88亿户、公司客户58万户，是全国服务客户数量最多的银行[9]；建设银行在中国内地设有分支机构14917个，服务于392.56万公司客户，3.41亿个人客户。[10]这样众多的分支机构、客户群体、业务构成，都会为金融运营分析带来大量的有效数据，成为大数据分析的可靠来源。

为解决广东能源供应问题，保证能源供应安全，实现经济持续稳定快速增长，率先实现全面建成小康社会，分析广东中长期能源供应需求，研究能源供应方案，制定能源发展战略，高瞻远瞩，树立能源危机意识，更好应对未来能源问题，对实现广东经济持续稳定快速发展具有重要意义。

(三)拥有庞大的机构从业人数

商业银行具有数量众多的机构网点和相关从业人员。中国人民银行货币政策分析小组2016年7月公布的《2015年中国区域金融运行报告》中显示：2015年末，全国各地区银行业金融机构网点共计22.1万个、从业人员379.0万人、资产总额174.2万亿元，同比分别增长1.4%、1.8%和12.6%。这些数量众多的网点，是银行业为客户提供服务的重要支点，也应该成为数据收集的重要支点。人人交互的信息获取方式有着与互联网等其他方式不同的更深层次的信息交流，可以更好的为客户提供直接的、多样化的、深层次的服务。

(四)拥有大数据分析的有益探索

商业银行在数据的应用上已经有所挖掘和探索。在“小数据”时代，银行业已经在以信用评级模型和市场营销模型为代表的数据分析上积累了大量的实战经验。[11]商业银行研究规划自主互联网金融业务，将银行渠道拓展到社交网络和移动终端等新兴媒介，与互联网企业合作或自供互联网的金融或非金融服务，搜集和积累银行用户的互联网路径和行为信息，结合银行内部数据和外部数据开展客户综合分析，拓展客户服务领域。[6]

商业银行在大数据应用方面的现状不容乐观。一是尚未真正树立数据是重要经济资产的观念。商业银行在业务运作过程中积累了大量的历史数据，但是相当一部分数据只是存储在计算机系统中未被加以利用。[12]二是数据未被有效整合。虽然部分银行基本实现了企业数据的集中管理[13]，但数据在部分商业银行内部仍处于割裂状态。[12]三是大数据应用人才储备不足。随着中国银行业的发展与转型，人才队伍建设无法满足大数据业务增长的需要。[14]四是大数据的应用已经刻不容缓。以第三方支付、P2P 网络借贷、互联网理财等为代表的互联网金融给商业银行带来了巨大影响，与商业银行形成了竞争关系，其背后都有着大数据的强大支撑。

三、大数据思维在商业银行中的应用

金融业属于第三产业，而商业银行作为金融业中最为重要的金融机构之一，以获取利润为经营目的和发展动力，合理的运用大数据思维，为商业银行提升经营成果，盈利水平具有重要的作用。为实现其经营目标，可以从以下三个方面入手：

(一)树立金融数据重要性的观念

商业银行必须充分认识大数据带来的发展机遇，建立数据是重要经济资产的观念，在服务客户时具有数据收集意识，在内部运转时畅通数据运行“渠道”和提升数据分析质量，在决策时加大对数据分析的使用比例。在决策、内部运转、服务各个环节涉及的员工群体中，开展多层次、多形式、多渠道的针对性培训、教育、宣传，并在考核与管理中适度加入大数据金融意识的内容和比例，尤其要加强决策群体和管理群体的数据收集意识。在人才引进和储备中有计划地提高具有大数据理念的人才的比例，通过优化人才结构、榜样示范引领等深化数据是重要经济资产的观念。

(二)建立商业银行专用数据库

“大数据最值钱的部分就是它自身，所以最先考虑数据拥有者才是明智的。”[7]商业银行可以充分发挥自身数据收集的渠道优势，在实践中不断拓宽数据收集渠道，实现对客户、运营、服务、风险、管理等方面的海量数据的收集，建立起服务于商业银行的专用数据库①。

建立银行专用数据库，需要重视对运营过程中产生的数据的收集。发挥网点从业人员、电话客服人员在向客户提供服务时收集数据的作用，发挥人人交互收集数据与其他方式所无法比拟的优势。互联网时代，通过网络客服、论坛、微信、微博、移动互联等网络平台收集数据，为包括商业银行在内的所有市场参与主体带来了新的数据来源渠道。通过与互联网、电商、电信等大数据企业合作获取数据(完整和综合的大数据注定难以被某一家企业、机构或政府部门所独自掌控，企业之间的合作互赢是发展的潮流[11])。建立专门的数据处理机构，对通过各个渠道收集的数据进行统一有效整合，最终实现建立本行专属的数据库的目标，让数据为服务解决问题奠定坚实基础。

(三)将数据分析应用于问题处理

数据分析最主要目的是解决问题。商业银行必须不断提升数据处理能力，让数据为解决问题服务，让数据成为产生价值的重要经济资产。

坚持问题导向，确保能够及时发现问题，尤其是具体有明确指向性的问题。大数据思维的产生、发展始终伴随着问题的解决，提升数据挖掘、分析能力在商业银行的应用中显得尤为重要，大数据时代数据的主体是非结构化的数据，这对数据挖掘、分析提出了更高的要求，以视频为例，连续不断地监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。[5]这些非结构化数据的大量存在，迫切需要一支拥有丰富金融知识、能够很好理解与解读数据、具有极强数理统计能力与数学建模能力、让数据真正为解决问题服务的专业人员队伍。

商业银行一方面可在专用数据处理机构中配备和培养一支高素质的数据挖掘、分析专业人员队伍，满足机构的金融需求，另一方面可加强与具有丰富数据挖掘、分析经验与能力的其他金融服务机构合作，利用相关大数据企业成熟的分析方法与服务体系，实现大数据为解决问题而服务。

提升对数据分析结果的使用能力。商业银行可通过加强自身体制机制建设、推动思维方式转变、开发大数据系统“自动报警”、“自动触发”等功能，加强数据分析结果在决策、内部运转、服务客户中的使用力度。对数据分析结果的使用进行大数据分析，推动数据分析结果更有价值、更有效率的使用，在利率市场化和金融脱媒化的环境中，大数据的应用对于商业银行市场营销策略的研究、强化营销策略和选择商业银行营销实践具有指导意义。

注释

①商业银行数据库包含有类型复杂的、混乱的，甚至是错误的数据，不同于传统意义的数据库.

[1]张丽拉.浅议商业银行金融产品的营销策略.南方金融,2004(12):61-62.

[2]李萍.商业银行营销策略:国际比较与对策建议.福建论坛,2010(10):40-41.

[3]Chris Boorman.社交媒体的商业价值.经理人,2011(7):82-83.

[4]李宏博.商业银行大数据时代的SWOT分析及战略探讨.时代金融,2013(18):151-158.

[5]王俊华.浅谈大数据时代银行业的应对策略.经济研究导刊,2014(5):123-124.

[6]严文枢.关于商业银行大数据应用的思考和探析.福建电脑,2014(7):68-69.

[7]维克托·迈尔—舍恩伯格,等著,盛杨燕,等译.大数据时代-生活、工作和思维的大变革.浙江:浙江人民出版社,2013.

[8]中国大数据产业观察.银行大数据应用解读以及发展分析[EB/OL].http://www.cbdio.com/BigData/2016-04/22/content_4835837.htm.

[9]中国经济网.邮储银行服务客户数量行业领先[EB/OL].http://finance. ce.cn/rolling/201507/24/t20150724_6026314.shtml.

[10]腾讯·大渝网.中国建设银行公布2015年度经营业绩[EB/OL].http://cq.qq.com/a/20160405/041814.htm.

[11]方方.“大数据”趋势下商业银行应对策略研究.NEW FINANCE, 2012(12):25-28.

[12]兴业银行南京分行会计结算部,中国人民银行南京分行会计财务处联合课题组.大数据技术在商业银行的应用研究.金融纵横,2016(9):46-53.

[13]李虹含.大数据技术在商业银行中的应用:场景、优势与对策.广西大学学报(哲学社会科学版),2016,38(1):73-78.

[14]李风蕊,赵彩苑.大数据时代商业银行的营销策略探讨[DB/OL].http://www.cnki.net/kcms/detail/22.1256.F.20151118.0929.134.html.

[责任编辑：毛会晶]

A Feasibility Study on Commercial Banks' Application of Big Data Cogitation

Gao Ling

(China Merchants Bank Guiyang Branch， Guiyang, Guizhou 550001)

In recent years, the rapid development of big data and Internet of Things, Internet and social network has led to the rapid development of financial industry. As the most important financial institution in the economy, commercial banks have played an important role in economic regulation, credit creation, payment intermediaries and financial services. Facing the high-speed changes in the era of big data, it is important to improve rational application of large-scale data thinking in the context of the Internet era to further tap the commercial bank management capabilities and enhance economic efficiency, cope with impact and challenges imposed by the big data era on commercial banks. As such, the article puts forward the corresponding countermeasures and applications.

Big data; Commercial banks; Application

2016-10-28

高 玲(1973-)，女，招商银行贵阳分行营业部总经理，硕士。研究方向：银行理论与实务。

F830.3

A

1671-9549(2016)04-0037-05